光子平台正逐渐成为满足日益增长的人工智能需求的一种有希望的选择,其中光子时间延迟储存器计算(TDRC)被广泛期待。虽然这种计算范式只能采用单个光子器件作为数据处理的非线性节点,但其性能高度依赖于延迟反馈回路(FL)提供的衰减记忆,这限制了物理实现的可扩展性,特别是对于高度集成的芯片。在这里,我们提出了一种简化的光子方案,利用设计的准卷积编码(QC)实现更灵活的参数配置,从而完全摆脱了对FL的依赖。与基于延迟的TDRC不同,基于QC的RC(QRC)中的编码数据支持时间特征提取,从而有助于增强记忆能力。因此,我们提出的QRC无需实现FL即可处理与时间相关的任务或序列数据。此外,我们可以使用低功率、易于集成的垂直腔面发射激光器来实现该硬件,以实现高性能并行处理。我们通过 QRC 和 TDRC 的模拟和实验比较来说明概念验证,其中结构更简单的 QRC 在各种基准测试任务中表现更佳。我们的结果可能为深度神经网络的硬件实现提供了一个有利的解决方案。
c) 受益成员国在 2027 年 12 月 31 日之前拥有足够的资金,这些资金可通过 2003/87/EC 号指令第 10(1) 条第三款所述的拍卖配额获得 - 根据实施条例第 5(1) 条所述的可用资金声明,在扣除已根据实施条例第 6(9) 条确认的投资应支付的金额后,支付请求的金额为 2%。
3 关键技术参数包括:(a) 往返效率,α ∈ (0 , 1);(b) 存储持续时间,L,即电池在耗尽其能量容量之前可以以其功率容量放电的时间;(c) 充电持续时间,L c,即完全充电耗尽的电池所需的时间;(d) 最大放电深度,l max ,即为保持电池性能而建议的最高放电量占总能量容量的百分比。由于最大放电深度,公用事业公司需要投入总能量容量 B/l max 才能获得运行能量容量 B 。相应的放电功率容量为 y B out = B/ ( l max L );充电功率容量为 y B in = B/ ( l max L c α )。
1需求响应也是灵活性的重要来源。它提出的一些经济问题与存储提出的经济问题相似,有两个重要的差异。首先,消费者通常是